Longterm Outcomes of Patients Undergoing Liver Transplantation for Acute‐on‐Chronic Liver Failure
Notice bibliographique
Résumé
Recent data have demonstrated >80% 1-year survival probability after liver transplantation (LT) for patients with severe acute-on-chronic liver failure (ACLF). However, longterm outcomes and complications are still unknown for this population. Our aim was to compare longterm patient and graft survival among patients transplanted across all grades of ACLF. We analyzed the United Network for Organ Sharing database for the years 2004-2017. Patients with ACLF were identified using the European Association for the Study of the Liver-Chronic Liver Failure criteria. Kaplan-Meier and Cox regression methods were used to determine patient and graft survival and associated predictors of mortality in adjusted models. A total of 56,801 patients underwent transplantation of which 31,024 (54.6%) had no ACLF, 8757 (15.4%) had ACLF grade 1, 9039 (15.9%) had ACLF grade 2, and 7891 (14.1%) had ACLF grade 3. The 5-year patient survival after LT was lower in the ACLF grade 3 patients compared with the other groups (67.7%; P < 0.001), although after year 1, the percentage decrease in survival was similar among all groups. Infection was the primary cause of death among all patient groups in the first year. Infection was the primary cause of death among all patient groups in the first year. After the first year, infection was the main cause of death in patients transplanted with ACLF grade 1 (32.1%), ACLF grade 2 (33.9%), and ACLF grade 3 (37.6%), whereas malignancy was the predominant cause of death in those transplanted with no ACLF (28.5%). In conclusion, patients transplanted with ACLF grade 3 had lower 5-year survival as compared with patients with ACLF grades 0-2, but mortality rates were not significantly different after the first year following LT. Graft survival was excellent across all ACLF groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».